基于半监督学习的K-均值聚类算法研究

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半监督学习中的半监督聚类算法详解(四)

半监督学习中的半监督聚类算法详解在机器学习领域中，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

在实际问题中，我们往往会面临一些只有部分数据标记了标签的情况，这时候就需要使用半监督学习方法。

半监督聚类算法是半监督学习中的一种重要方法，它能够利用标记样本和未标记样本的信息来进行聚类，提高聚类的准确性。

本文将详细介绍半监督聚类算法的原理和应用。

半监督聚类算法的原理半监督聚类算法的原理是基于以下假设：在同一簇中的样本往往具有相似的特征，而不同簇之间的样本特征差异较大。

因此，我们可以利用标记样本的信息来引导聚类算法对未标记样本进行聚类。

常见的半监督聚类算法包括基于图的半监督聚类算法、基于生成模型的半监督聚类算法等。

这些算法都是在无监督聚类的基础上，利用标记样本的信息对聚类结果进行修正，提高聚类的准确性。

基于图的半监督聚类算法是一种常见的半监督聚类方法。

它通过构建样本之间的图结构，利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类。

具体来说，该算法首先构建样本之间的相似度图，然后利用标记样本的信息对图进行标记传播，最终得到未标记样本的簇分配结果。

基于生成模型的半监督聚类算法则是通过建立生成模型来对标记样本的标签信息和未标记样本的簇分配结果进行联合建模，从而得到最优的聚类结果。

半监督聚类算法的应用半监督聚类算法在实际问题中有着广泛的应用。

首先，半监督聚类算法能够充分利用未标记样本的信息，提高聚类的准确性。

在许多实际问题中，未标记样本往往数量远远大于标记样本，这时候就需要使用半监督聚类算法来充分利用未标记样本的信息，提高聚类的性能。

其次，半监督聚类算法也能够应用在图像分割、文本聚类等领域。

在图像分割领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对图像进行像素级别的聚类，从而实现图像的分割和识别。

在文本聚类领域，半监督聚类算法能够利用标记样本的信息对文本进行语义级别的聚类，从而实现文本的自动分类和归类。

总结半监督聚类算法是半监督学习中的重要方法，它能够利用标记样本的信息对未标记样本进行聚类，提高聚类的准确性。

基于粒子群算法的K均值半监督聚类算法研究

第２第７期７卷
２１００年７月
计算机应用与软件
ＣｍｐｔｒＡｐｌａｉｎｎｏｔａｅｏｕｅｐｉｔｓａｄＳｆｒｃｏｗ
Ｖｏ．７Ｎｏ７１２．
Ｊ１００ｕ．２１
基于粒子群算法的Ｋ均值半监督聚类算法研究
ｏＮＥＭＩＳＳ．ＵＰＥＲＶＩＥＤＭＥＡＮＳＣＬＵＳＳＫ．ＴＥＲＩＮＧＢＡＳＥＤｏＮＰＡＲＴＩＣＬＥＳｗＡＲＭｏＰＴＩＩＡＴＩＭＳｏＮ
ＧｏＣａｇＯｕｈｎｙＨ
（￣ａｔｅｔｆＣｍｕｅＳｉｃｎｅｎｌｙＤｅＯｎｖｒｔ，ｅｈｕ２３２Ｓａｄｎ，ｈｎ）ＤｐｒｎｏｐｔｒｃｎｅａｄＴｃｏｏ，ｚＩＵｉｓｙＤｚｏ５０３，ｈｎｏｇＣｉａｍｏｅｈｇｈＬｅｉ
ｎａｃｍａａｅｎｐｕａｉｎｍｉｎｇｍｅｔｏｐｏｌｔｏｓｆ
息，以帮助聚类算法获得更好的聚类效果。在实际应用中，有监
０引言
半监督聚类是近几年提出的一种新型聚类方法，它综合了
ｏｔｓｔｎｓａｃ．ｈｅｌｏｉｍａｏｇｏｌｓｅｉｇａｃｒｃｅｎａｎｍｂｒｏＩｔｓｎａａｓｔ．ｐｉａｉｅｒｈＴｅｎｗａｇｒｈｈｓｇｔｏｄｃｕｔｒｎｃｕａｉｓｏｕｅｆＵＣｅｔｇｄｔｅｓｍｉｏｔｉＫｅｗｏｄｙｒｓＳｍｉｓｐｒｉｅｌｓｅｉｇＩｒｖｄＫ。ａｓａｇｒｔｍＣｎｒｆｍａｓｏｔｚｔｎＰｒｉｌｗｒｐｉｚｔｎＤ — ｅ ’ｕｅｖｓｄｃｕｔｒｍｐｏｅｍｅｎｌｏｈｎｉｅｔｏｓｐｉａｉａｃｅｓａｅｍｉｏｔｍｏｔｍｉａｉｙｏ

半监督学习中的半监督聚类算法原理探讨(Ⅱ)

在机器学习领域中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习范式。

而半监督学习则是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。

在半监督学习中，我们通常会有一部分有标签的数据和一部分无标签的数据。

半监督学习的目标是利用有标签的数据来提高模型的性能，并利用无标签的数据来提高模型的泛化能力。

在半监督学习中，半监督聚类算法是一种常见的方法，它旨在利用无标签数据来提高聚类的性能。

在本文中，我们将探讨半监督学习中的半监督聚类算法的原理和应用。

首先，让我们来了解一下半监督聚类算法的原理。

半监督聚类算法的核心思想是利用有标签的数据来指导无标签数据的聚类过程。

在传统的无监督聚类算法中，我们通常只利用无标签的数据来进行聚类，而在半监督聚类算法中，我们将有标签的数据作为先验知识来指导聚类的过程。

具体来说，半监督聚类算法通常会将有标签的数据作为聚类的种子，然后利用无标签的数据和有标签的数据一起来进行聚类。

通过这种方式，半监督聚类算法可以更好地利用数据之间的相似性和差异性来进行聚类，从而提高聚类的性能。

接下来，让我们来介绍一些常见的半监督聚类算法。

其中，一种常见的半监督聚类算法是基于图的算法。

在基于图的半监督聚类算法中，我们通常会首先构建一个相似性图，然后利用有标签的数据来初始化图中的节点的标签，最后利用无标签的数据和有标签的数据一起来进行图的标签传播。

通过这种方式，基于图的半监督聚类算法可以有效地利用数据之间的相似性来进行聚类，从而提高聚类的性能。

另一种常见的半监督聚类算法是基于约束的算法。

在基于约束的半监督聚类算法中，我们通常会利用有标签的数据和无标签的数据之间的约束来进行聚类。

通过这种方式，基于约束的半监督聚类算法可以利用有标签的数据来指导无标签数据的聚类过程，从而提高聚类的性能。

除了以上介绍的两种常见的半监督聚类算法外，还有许多其他的半监督聚类算法，如基于半监督支持向量机的算法、基于半监督深度学习的算法等。

这些算法各有特点，适用于不同的应用场景。

最优聚类中心选取的半监督K均值聚类算法

最优聚类中心选取的半监督K均值聚类算法
孙建凯;李重
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2013(026)005
【摘要】半监督聚类利用已标记的数据样本对聚类过程进行指导,提高了无监督学习的准确率,但是现有的半监督聚类算法都是针对完备标签数据提出的,这样的要求不切合实际的应用.提出一种新的半监督聚类算法,首先通过自适应的方法预估聚类数,然后利用优化目标函数方法来寻求最佳聚类中心.该方法可以对不完备标签数据进行聚类划分,而且降低计算复杂度,实验验证其聚类结果和计算复杂度都有明显的改善.
【总页数】3页(P96-98)
【作者】孙建凯;李重
【作者单位】浙江理工大学数学科学系,浙江杭州310018;浙江理工大学数学科学系,浙江杭州310018
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于半监督聚类的局部网络拓扑测量任务选取方法 [J], 张晔;张宇
2.最优聚类个数和初始聚类中心点选取算法研究 [J], 张素洁;赵怀慈
3.动态分配聚类中心的改进K均值聚类算法 [J], 程艳云;周鹏
4.基于半监督聚类的局部网络拓扑测量任务选取方法 [J], 张晔;张宇;
5.基于圆形弧度选取初始质心的K均值聚类算法 [J], 孙丽萍;杨景超;王亚萍;冯科
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半监督学习中的半监督聚类算法原理探讨(Ⅲ)

半监督学习中的半监督聚类算法原理探讨在机器学习领域，半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式。

在现实生活中，我们往往能够获取到一部分带有标签的数据，但大部分数据都是无标签的。

这时，半监督学习就能够发挥作用，它能够充分利用有标签数据和无标签数据，提高模型的学习效果。

在半监督学习中，半监督聚类算法是一种常见的方法，它可以利用少量的带有标签的数据来指导无标签数据的聚类过程，从而提高聚类的准确性和鲁棒性。

半监督聚类算法的原理主要包括两个方面：聚类算法和标签传播算法。

聚类算法是指如何根据数据的相似性将数据点划分到不同的类别中，常见的聚类算法包括K均值聚类、谱聚类、层次聚类等。

而标签传播算法则是指如何利用带有标签的数据指导无标签数据的聚类过程，常见的标签传播算法包括LP算法、标签传播算法等。

在半监督聚类算法中，常用的方法是将聚类算法和标签传播算法结合起来。

首先，利用带有标签的数据进行初始化，将带有标签的数据点分别划分到对应的类别中。

然后，利用标签传播算法将带有标签的信息传播到无标签数据中，从而指导无标签数据的聚类过程。

最终，通过迭代优化，得到最终的聚类结果。

在实际应用中，半监督聚类算法能够有效地利用大量的无标签数据，提高聚类的准确性和鲁棒性。

例如，在文本聚类、图像聚类、社交网络分析等领域，半监督聚类算法都能够发挥重要作用。

由于数据量大、标注成本高的特点，半监督聚类算法在这些领域具有显著的优势。

除了常见的聚类算法和标签传播算法外，近年来还涌现出了许多新的半监督聚类算法，如基于图的半监督聚类算法、半监督深度聚类算法等。

这些新算法在理论上和实践中都取得了一定的突破，为半监督聚类算法的发展开辟了新的方向。

总的来说，半监督聚类算法是半监督学习中的重要方法，它能够利用有标签数据和无标签数据，提高聚类的准确性和鲁棒性。

通过结合聚类算法和标签传播算法，半监督聚类算法能够有效地指导无标签数据的聚类过程，取得了广泛的应用和研究。

半监督学习算法在聚类中的应用研究

半监督学习算法在聚类中的应用研究引言半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习方法，它充分利用了有标记和无标记数据的优势，为解决大规模的数据挖掘问题提供了有效的解决方案。

聚类是无监督学习中的一个重要任务，通过对数据进行分类和分组，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。

本文将探讨将半监督学习算法应用于聚类任务中的研究进展和应用案例。

一、半监督学习算法简介1.1 监督学习简介监督学习是一种利用有标记数据进行模型训练和预测的机器学习方法。

在监督学习中，我们需要提供标记好的数据作为训练集，算法通过学习这些数据的特征和标签之间的关系，来进行预测和分类。

然而，监督学习需要大量标记数据的支持，而且在很多实际场景中，获取标记数据非常耗时且困难。

1.2 无监督学习简介无监督学习是一种利用无标记数据进行模型训练和预测的机器学习方法。

在无监督学习中，我们只提供数据本身，而不需要标签信息。

算法通过学习数据之间的相似性和关联性，来进行聚类和降维等任务。

无监督学习在处理大规模数据和探索数据内部结构方面非常有用，但是由于缺乏标签信息，其预测性能往往不如监督学习。

1.3 半监督学习简介半监督学习是一种结合监督学习和无监督学习的机器学习方法。

它通过同时利用有标记和无标记数据来进行模型训练和预测。

半监督学习可以充分利用无标记数据中的信息，从而提高模型的预测性能。

相比于监督学习，半监督学习不需要大量标记数据的支持，而相比于无监督学习，半监督学习的预测性能更好。

二、半监督学习在聚类中的应用研究2.1 基于图的半监督聚类算法基于图的半监督聚类算法是半监督学习在聚类领域最常见的应用之一。

该方法通过构建数据之间的相似度图，将有标记样本和无标记样本连接起来，然后根据相似度信息来对数据进行聚类。

图中连接有标记和无标记样本的边被赋予不同的权重，以充分利用有标记数据的信息。

该算法能够有效地利用有标记样本的标签信息，从而提高聚类算法的性能。

基于半监督学习的聚类算法研究

基于半监督学习的聚类算法研究随着数据增长的速度越来越快，数据挖掘技术已被广泛应用于各种学科领域。

聚类算法是其中最常用的一种技术，它能够通过寻找相似性来将数据分组。

基于半监督学习的聚类算法是近年来快速发展的一种技术，它结合了无监督学习和半监督学习的优势，在聚类问题中表现出色。

本文将详细探讨基于半监督学习的聚类算法的研究现状及其实际应用。

一、基本概念聚类算法是数据挖掘的一个重要部分，它用于将一组对象划分为多个组，使得在同一组中的对象具有很高的相似度，而在不同组中的对象有较大的差异性。

聚类算法主要分为两大类：有监督学习和无监督学习。

前者的输入数据集有标记，而后者则不需要任何标记。

半监督学习是一种结合有监督学习和无监督学习的方法，利用已标注的数据来引导没有标签的数据。

半监督聚类算法主要利用已标注的数据进行聚类，同时尝试将未标注的数据分配到合适的簇中，最终达到更准确、更可靠的聚类结果。

二、研究现状基于半监督学习的聚类算法已经成为了数据挖掘领域的研究热点。

在聚类问题中，人工标记数据往往需要大量的时间和成本，半监督学习算法可以有效地利用少量标记数据进行聚类，从而提高算法的准确性。

在实际应用中，半监督学习算法主要有以下几种形式：1.半监督K-means算法K-means算法是一种经典的无监督学习聚类算法。

在实际应用中，我们通常可以通过设定一些种子点的标签来进行半监督学习。

在半监督K-means算法中，我们首先根据已标注的数据点将数据分成两个部分：已标记集合和未标记集合。

之后，我们利用已标记集合来计算簇质心，并用未标记集合来判断每个数据点属于哪个簇。

2.基于谱图分析的半监督聚类算法谱聚类是一种无监督聚类方法，它利用图论中的谱分析将数据映射到低维子空间中。

谱聚类算法通过对数据之间的相似关系进行量化，从而将数据点划分到不同的簇中。

基于谱图分析的半监督聚类算法则是在谱聚类算法基础上添加了已标注数据的信息。

在该算法中，我们利用非监督方式计算簇之间的相似性，并通过已标注的数据点来确定每个簇的标签。

一种基于 k-means 聚类和半监督学习的医学图像分割算法

一种基于 k-means 聚类和半监督学习的医学图像分割算法黄伟;陶俊才【摘要】Medical Image Segmentation is one of the most popular applications in contemporary computer vi-sion and image processing fields.A novel algorithm based on k-means clustering and semi-supervised learn-ing was presented in this study.The similarity function is one of the most important factors in clustering algorithms.It was determined via a semi-supervised learning process based on side-information in k-means method in our study.The learned similarity function was thereafter incorporated in the clustering model to differentiate tumor pixels fromnon-tumor pixels.In order to evaluate the presented algorithm,experiments incorporating MRI from patients with brain tumor were conducted as well.The superiority of the intro-duced algorithm over several existing ones was demonstrated therein.%医学图像分割是计算机视觉和图像处理领域近年来研究的热点问题之一。

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ｎｍｉｎｇｍｅｔａｃｍａａｅｎ
０引言
近年来，据挖掘技术得到迅速发展，数聚类分析作为数据
统聚类算法针对引入的有监督样本信息进行扩展。其中，－Ｋ均值算法作为一种简单高效的聚类算法，成为最早被扩展至半监督领域的方法之一，人们提出了若干种半监督Ｋ均值聚类算一法。其中，文献［］出了一种基于遗传算法的半监督Ｋ均值１提一聚类算法。其基本思想是：将离散度这一无监督聚类质量评价指标与聚类精度这一有监督分类质量评价指标组合为一个综合性的半监督聚类质量评价指标，这一指标作为目标函数，将
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｃｎｔｕｔｄａｎｗｃａｓｅｎｔｎｗｉｈｍｉｅｃｉｅｎｄｓａｃｔｕｅｖｓｎｆｒｔｎａ — ｓｒｃ：ｈｓａｅｏｓｒｃｅｅｌｓｉｄｆｃｉｈｃｘｄＥｕｌａｉｔｎｅｗｉｓｐｒｉｇｉｏｍａｉ．Ｔｋｉｆｕｏｄｈｉｎｏ
ｉｇｉｔｃｏｎｔｔａｍｅｎｌｏｔｎｎｏａｃｕｈｔＫ— ａｓａｇｒｈｍｅｉｖｏｔｅｉｉｉｌｃｎｔｒ，ｕｅｅｒｈｓａｅｏｒｉｌｗａｍｌｏｔｍｓｉｗａｓｓｎｓｔｅｔｈｎｔａｅｅｉｓｄｓａｃｐｃｆｐａｔｃｅｓｒａｇｒｈｗａｉ
第２７卷第３期
２１００年３月
计算机应用研究
ＡＣｏｕｅｓｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ３１２．Ｍａ．２１ｒ００
基于半监督学习的Ｋ均值聚类算法研究一
ｓｒｔｇｆｓｅｉｓｄｎａｃｍａｇｍｅｔｔｍｐｒｖｅｔｆｉｉｎｃｆｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｅｒｈ．Ｔｈｌｏｉｈｇｔａｔａｅｙｏｐｃｅｙｍｉｎａｅｎｏｉｏｈｅｅｆｃｅｙｏａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｓａｃｅａｇｒｔｍｏ
关键词：半监督聚类；改进的Ｋ均值算法；一动态管理种群的粒子群算法
中图分类号：Ｔ３１１；Ｐ８Ｐｌ．３Ｔ１文献标志码：Ａ文章编号：１０．６５２１）３０１．４０１３９（０００．９３０
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０．６５２１．３０９ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．２ｓ
刘
４２０１０４）
涛尹红健，
（．州师范高等专科学校信息技术系，州４０４；．南化工职业技术学院计算机中心，湖南株洲１郑郑５０４２湖
摘
要：定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数，而将Ｋ均值算法很好地应用于半从．
ｇｏｌｓｒｇａｃｒｃｎａｎｍｂｒｏＩｔｓｉｇｄｔｅｓｏｄｃｕｔｉｃｕａｙｏｕｅｆＵＣｅｔａａｓｔ．ｅｎｎＫｅｒｓｓｍｉｓｐｒｉｄｃｕｔｒｎ；ｉｒｖｄＫ— ａｓａｇｒｔｍ；ｓｅｉｓｐｒｃｅｓａｍｐｉｚｔｏａｅｎｔｅｄ — ｙｗｏｄ：ｅ —ｕｅｖｓｌｓｅｉｇｍｐｏｅｍｅｎｌｏｉｅｈｐｃｅａｉｌｗｒｏｔｔｍｉａｉｎｂｓｄｏｈｙ
Ｓｍｉｓｐｒｉｅｅｒｉｇｂｓｄｏｍｅｎｓｃｕｔｒｎｌｏｉｈｅ —ｕｅｖｓｄｌａｎｎａｅｎＫ－ａｌｓｅｉｇａｇｒｔｍ
ＬＵＴｏ，ＩｏｇｊｎＩａＹＮＨｎ—ａｉ
（．ｐ．ｏｎｏｍｔｎＴｃｎｌｙＺｅｇｈｕＴａｈｒＣｌｇ，ｈｎｚｏ５０４，ｈｎ；．ｏｐｔｇＣｎｅｎｒａｉｎＨｎｎＶ－１ＤｅｔｆＩｒａｉｅｈｏｏ，ｈｎｚｏｅｃｅｏｅｅＺｅｇｈｕ４０４Ｃｉａ２Ｃｍｕｉｅｔｏｆｍｔ，ｕａｏｆｏｇｓｌｎｒｆＩｏｏｅｔｎｌｏｌｅｏｈｍｉｌＺｕｈｕＨｕａ１０４，ｈｎ）ａｉａｌｇＣｅｃ，ｈｚｏｎｎ４２０ＣｉａｏＣｅｆａ
监督聚类问题。针对Ｋ均值算法初始质心敏感的缺陷，一用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间，迭代搜索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在ＵＩ多个数据集Ｃ的上测试都得到了较好的聚类准确率。
ｕｅｏｓｍｕａｅｔｅｃｕｔｒｎｕｌｅｎｓａｅｔｎｅｔｒｃｕｔｒｃｎｅｆｃｕｔｒｇＡｈａｉ，ｂｏｇｔｕｓｄｔｉｌｔｈｌｓｉｇＥｃｉａｐｃｏｆｄａｂｔｌｓｅｔｒｏｌｓｅｉ．ｔｔｅｓｍｅｔｅｄｉｅｅｎｍｅｒｕｈｐａ